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        智慧電廠新范式:中能拾貝引領電廠數字化轉型之路

        2024年2月19日,國務院國資委召開“AI賦能產業煥新”中央企業人工智能專題推進會。為促進能源技術創新,推動成果轉化應用,并在新能源體系的構建中發揮重要作用,4月25日,由華北電力大學指導的智慧電廠論壇在山東濟南正式召開。中能拾貝(原:廣州健新科技)以“基于工業智能底座的智慧電廠新范式”為主題進行了分享,并正式發布了中能拾貝智慧電廠解決方案。

        聚焦智慧電廠新范式,為電廠企業數字化轉型筑基

        隨著智能機器的發展和智能分析的集中,工業生產體系架構進一步扁平化,傳統的垂直體系逐步向水平架構轉變,從傳統的ISA-95的五層金字塔架構演變成為以“計算”為中心的云/邊/端三層體系架構。在新架構下,工業現場的裝備、終端等,隨著芯片技術、智能技術的發展,將逐漸向智能化的終端演進。

        智慧電廠在智能化建設推進過程中,依然存在著業務覺得難、安全點多面廣監管難、生產工藝優化難、設備故障診斷難、設備運行可靠性差、資產效能優化難、知識積累難傳承難、應用開發周期長風險高等多重痛點。

        基于以上認知,中能拾貝產品總監尚洪陽分享了基于工業智能底座的智慧電廠新范式。以中能拾貝自主研發的工業智能底座,打造“一體化集中管控、智能化高效協同、可視化高度融合”的智慧電廠一體化管控平臺,實現技術、經驗、知識的模型化、軟件化、復用化,以工業SaaS服務的形式為發電企業提供智慧電廠方面的創新應用。同時建立云邊端協同管控體系,保障運營暢通,實現“全流程貫通、全產業鏈銜接、全場景監控”。

        中能拾貝自主研發拾貝云工業智能底座(OS+平臺+應用),助力工業智能新生態構建

        中能拾貝打造CyberwAIOS工業智能底座,構建以PHM、ICS、EAM應用為核心、覆蓋云邊端的工業智能產品體系,賦能電廠企業數字化轉型,逐步形成具有行業特色的工業智能新生態,主要從四大方向著手部署:

        ● 產業層:打造基于CyberwAIOS的工業互聯網產業生態;

        ● 企業層:構建CyberwAIOS為底座的工業軟件體系;

        ● 邊緣層:構建CyberwAIOS為底座的工業邊緣裝置;

        ● 設備層:構建CyberwAIOS為底座的工業智能終端。

        基于拾貝云工業智能底座,中能拾貝發布智慧電廠建設新模式

        尚洪陽提出,“隨著物聯網(IoT)、大數據(BD)、人工智能(AI)等前沿技術的日益成熟,它們與電力行業的深度融合正成為推動智慧電廠發展的關鍵力量。為了實現智慧電廠的全面智慧化,必須對現有的標準化底座能力進行重構和定義,以適應這一變革趨勢。這不僅能夠為智慧電廠的智能化應用提供堅實的基礎,還能為實現智慧電廠的全面轉型和升級鋪平道路。”對此:中能拾貝針對智慧電廠建設提出了六種新模式:

        模式一:設備預測性檢修模式

        依托設備基礎信息、運行狀況、工藝參數、陰極保護、檢測檢驗、維修維護等數據,借助工業智能操作系統的技術能力和手段,構建設備預測模型,提前發現設備潛在風險,促進設備的檢修模式由傳統的事故檢修和定期檢修,逐步過度到預測性檢修。使設備在真正需要時才進行檢修,避免過度維護和不必要的停機,提高設備利用率和供電可靠性。

        模式二:設備遠程智能巡檢模式

        基于工業智能操作系統(CyberwAIOS),通過工業物聯連接智能傳感器、智能采集裝置等終端設備,實現數據的自動采集和標準化;通過工業數據的數據處理和分析能力,對采集到的數據進行處理、分析和挖掘,提取設備的運行狀態和故障模式等信息;通過工業智能自動進行故障診斷和預測,并通過預警和報警等方式及時通知相關人員進行處理, 實現設備多維度遠程智能巡檢。

        模式三:生產運行無人值守模式

        通過廣泛配置遍布設備設施的小微智能傳感器及其傳感網絡,構建廠站泛在物聯網,利用工業智能操作系統的邊緣計算、大數據、云計算、人工智能等技術能力,實現廠站生產運行的全面可感、可見、可知、可控,廠站狀態無任何隱瞞和死角,達到廠站生產運行狀態全面透明,支持實現電廠電站的無人化運行。

        模式四:設備資產效能自優化模式

        隨著企業規模的不斷擴大和技術水平的不斷提高,傳統模式已經無法滿足企業的需求。亟需通過技術的創新與發展,以及數據的全面感知、收集、分析、共享,為企業的管理者和參與者呈現出一個全新的資產管理生態視圖,引領企業實現物聯互聯、挖掘數據價值、創新資產價值生態。

        模式五:大模型賦能生產作業模式

        針對電力生產作業知識的多樣化和專業化、知識的散亂存放、知識的傳承效果欠佳、知識的缺失以及生產作業解決問題的寶貴知識和經驗留存,利用大規模的數據和先進的機器學習模型構建統一自然語言交互的知識載體,提供問答應用知識服務引擎,以大模型統一知識載體為內核,對知識進行充分的應用、共享和傳遞。

        模式六:與虛擬人協同的安全監察模式

        虛擬安全員:基于工業智能底座打造的虛擬人,其將安全生產管理要求與業務流程深度融合,通過對業務流程節點的智能研判,綜合AI視覺分析、人員定位、門禁、信息系統數據,利用綜合場景算法對作業和危險源等進行智能監管,實現對人員非法闖入、現場無人監護、無票作業、安措沖突等異常事件與狀態自動判斷,打造虛擬安全員角色,實現智能研判替代人工安全巡查的創新性突破。

        目前,中能拾貝經過19年技術創新與行業最佳實踐,已經在全國超1000家企業級客戶得到了廣泛應用,特別在能源電力行業占有相當規模的市場份額,長期為國家電網、南方電網、華能集團、大唐集團、國家電投、三峽集團等電力集團提供專業的產品和服務。站在新的歷史起點,中能拾貝將繼續加速前行,助推新型工業智能化發展。

         

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